文章将大语言模型比喻为"超级学生"，通过三步学习：1)词元化将文字转为数字编码；2)建立词语社交网络，统计词语间关联强度；3)玩文字接龙游戏预测最可能的下一个词。LLM学习的是语言模式和思维方式而非固定答案&…

文章介绍LoRA技术通过低秩分解模拟参数变化，冻结预训练模型参数只训练少量新增矩阵，实现高效微调。详细解释了LoRA的概念、特点、优缺点，以及训练过程中的参数选择（如rank、alpha）和技巧。LoRA具有节省存储、不增加推理…

强烈安利8个AI论文网站，继续教育学生搞定论文必备！ AI 工具让论文写作不再难 在当今这个信息爆炸的时代，继续教育学生面临着越来越高的学术要求。无论是撰写毕业论文还是完成研究项目，都需要大量的时间和精力。而随着 AI 技术的不…

新大模型面试经验汇总全套学习资源，小白到大神的进阶之路 文章汇总了多家科技公司的大模型(LLM)相关面试经验，包括字节跳动、网易伏羲、好未来等公司的面试问题和回答。同时提供了一套系统的大模型学习路线图，从基础概念理解到API应用开发&a…

本文提出MMDNet模型，通过时空异质性元参数学习和多模式统一图生成两个核心模块，解决多模式交通需求预测中的异质性和交互建模问题。实验表明，该模型在三个城市数据集上提升预测性能6.65%，并展现出强大的跨城市泛化能力&#xff0c…

本文面向想转行AI的软件工程师，从工程视角讲解Transformer与注意力机制的核心原理。通过代码搜索比喻解释Self-Attention的Q/K/V机制，详述Multi-Head Attention、位置编码及编码器层结构，并提供可运行的极简版PyTorch实现。文章对比了BERT与G…

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本文系统梳理了AI大模型开发技术的面试要点，涵盖增量预训练、知识蒸馏、推理加速等多个维度，并提供七阶段学习路线图及视频教程、电子书、面试题等资源，帮助程序员系统掌握大模型技术，提升面试竞争力。AI 大模型技术经过2025年的狂…